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Die Nutzer der Geoportale der Länder Hessen, Rheinland-Pfalz und Saarland können schon seit 2019 direkt im jeweiligen Geoportal nach Daten und Diensten in Deutschland und Europa suchen. Seit Anfang 2022 steht diese Funktionalität nun auch allen Nutzern von QGIS zur Verfügung. Das neu entwickelte "GeoPortal.rlp Metadata Search" Plugin ermöglicht erstmalig einen direkten und sehr einfachen Zugriff auf die Geodateninfrastrukturen in Deutschland und Europa. Im Vortrag wird zunächst das REST-Interface für die Metadatensuche in den Geoportalen der Länder Hessen, Rheinland-Pfalz und Saarland vorgestellt. Anhand der Umsetzung der verteilten Suche über die CSW-Interfaces, wird auf die Möglichkeiten und Grenzen der aktuellen Metadatenmodellierung von INSPIRE eingegangen. Im Rahmen einer Livepräsentation wird anschließend das neue QGIS-Plugin vorgeführt und gezeigt, wie leicht man damit auf die verteilten Geodaten in der Europäischen Union zugreifen kann - soweit die Metadaten aktuell und konsistent sind. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/ZRPKL9/

Vorstellung eines Workflows zur Konsolidierung von Maritime Spatial Planning Datensätzen der EU-Mitgliedsstaaden von Nord- und Ostsee in QGIS und QGIS-Server und Visualisierung als Webkarte. Multikriterielle Analyse des Datensatzes zur Erstellung und Analyse eines Suchgraphen mit pgRouting, um automatisiert Szenarien für den Offshore-Windausbau der Zukunft für nachgelagerte Energiesystem-Modelle zu erstellen. Offshore Windenergie spielt eine zentrale Rolle in der Europäischen Energiewende. Im Rahmen des Maritime Spatial Planning koordinieren die EU-Mitgliedsstaaten über Grenzen hinweg, wo die Windparks der Zukunft auf dem offenen Meer realisierbar sind und wägen andere Interessen wie Schifffahrt, Naturschutz oder Landesverteidigung gegeneinander ab. Der Vortrag präsentiert die Vielzahl nationaler Planungssätze in der Nord- und Ostsee, welche seit 2022 frei verfügbar sind und erstmals eine holistische Sicht auf die Raumplanung auf See bis 2030 und darüber hinaus ermöglichen. Die Datensätze wurden zusammengetragen und mittels QGIS und QGIS-Server als interaktive Webkarte visualisiert. Dieser konsolidierte Datensatz ermöglicht es im Anschluss Szenarien zu entwickeln, wie die zukünftigen Windparks effizient an die Küsten und das Onshore Stromnetz angeschlossen werden können. Mittels einer multikriteriellen Analyse wird aus den Raumplanungs-Polygonen eine Kostenstruktur abgeleitet, die ein Routing Algorithmus nutzen kann, um potenzielle Windparks an das Stromnetz auf dem Festland anzuschließen. Dabei entsteht ein Suchgraph, welcher sich mit klassischen Such- und Navigationsalgorithmen in pgRouting analysieren lässt. Mit diesem Workflow soll die Modellierung und Optimierung von Energiesystemen in mindestens drei Aspekten verbessert werden: Durch die vorgeschaltete GIS-Analyse können im allgemeinen sehr abstrakt aufgesetzte Energiesystemmodelle hochaufgelöste Rauminformationen verarbeiten und damit exakter werden. Des Weiteren ist der Aufbau von Szenarios fortan Ergebnis eines analytischen Prozesses, welcher automatisierbar und parametrisierbar ist. Schließlich erlaubt die Voranalyse im GIS somit eine Verlagerung der Modellierungskomplexität aus dem Energiesystemmodell heraus, welches die Lösbarkeit und Geschwindigkeit verbessern kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/GFNGAY/

Mit OpenMapTiles kann man Vector-Tiles erzeugen und die vorhandene Toolchain an seine Bedürfnisse anpassen. Darauf ist im Rahmen der Berliner OpenStreetMap Verkehrswende-Gruppe eine Fahrradkarte zur Qualitätssicherung entstanden. Der Vortrag geht anfangs auf das fahrradspezifisches Tagging ein, zeigt dabei welche verschiedene Weisen der Erfassung möglich sind. Diese Arten der Erfassung bereiten bei der Auswertung und Darstellung auch Probleme, da diese sehr komplex sein können. Neben den beiden Haupt-Schlüsselwörtern `bicycle` und `cycleway` gibt es noch viele weitere Schlüssel und Werte die für die Darstellung und Auswertung von Radwegen relevant sind. Auch deshalb ist es nicht immer einfach zu sagen, das Tagging an dieser Stelle ist Konsistent und korrekt ist. Die Situationen vor Ort machen die Erfassung auch nicht immer leicht, auch was die Beschilderung angeht. Nach der Übersicht des Taggings wird auf die Umsetzung mit OpenMapTiles eingegangen und der bisherige Umsetzungstand und Pläne präsentiert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HGZ8BY/

Neben dem bereits etablierten Format COG für Cloud-optimized GeoTIFFs finden neue Formate für weitere Raster-Anwendungen immer mehr Interesse. Auf die Speicherung von n-dimensionalen Arraydaten, welche zum Beispiel in der Klimaforschung anfallen, ist das Zarr-Format ausgelegt. Für den Online- und Offlinegebrauch von Raster- und Vektorkacheln eignet sich das PMTiles Format, dessen neuste Version 3 bereits Unterstützung in Leaflet und OpenLayers erhalten hat. Neben dem bereits etablierten Format COG für Cloud-optimized GeoTIFFs finden neue Formate für weitere Raster-Anwendungen immer mehr Interesse. Auf die Speicherung von n-dimensionalen Arraydaten, welche zum Beispiel in der Klimaforschung anfallen, ist das Zarr-Format ausgelegt. Für den Online- und Offlinegebrauch von Raster- und Vektorkacheln eignet sich das PMTiles Format, dessen neuste Version 3 bereits Unterstützung in Leaflet und OpenLayers erhalten hat. URLs: COG https://www.cogeo.org/ Zarr: Chunked, compressed, N-dimensional Arrays https://zarr.readthedocs.io/ PMTiles: Single-File Archivformat für Kachel-Pyramiden https://github.com/protomaps/PMTiles/blob/master/spec/v3/spec.md about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/QTRVG7/

QGIS bietet nicht nur Funktionen für Fachanwenderinnen und -anwender, sondern auch für die IT einer Organisation. Im Vortrag wird die Nutzung und der Support von QGIS durch die IT der SachsenEnergie präsentiert und ein Blick auf deren Geodateninfrastruktur hinsichtlich des Zusammenspiels proprietärer Systeme wie Smallworld und freier Software wie QGIS geworfen. Neben proprietären GI-Systemen wie Smallworld wird in der Unternehmensgruppe der SachsenEnergie auch QGIS für unterschiedliche Aufgaben in den Fachbereichen eingesetzt. Die IT der SachsenEnergie übernimmt Betreuung, Beratung und 2nd-Level-Support der Anwenderinnen und Anwender bezüglich QGIS innerhalb der Unternehmensgruppe. Aber auch die IT selbst nutzt verschiedene QGIS-Funktionen in ihrer täglichen Arbeit. Der Vortrag dient als Praxisbericht, wie QGIS nicht nur von Fachanwenderinnen und -anwendern, sondern auch von der IT genutzt werden kann. Außerdem wird ein Blick auf die Geodateninfrastruktur der SachsenEnergie und dem momentanen und geplanten Zusammenspiel von proprietären Systemen und QGIS geworfen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SYADKV/

Netzbetrieb und Netzplanung stecken bei Versorgungsunternehmen wie die Vodafone ganz tief im Kern der internen Sytemwelt - Gegenstand existentieller Prozesse und historisch tief verstrickt in Ablauf- und Aufbauorganisation. Wir berichten von der Integration der bestehenden GIS- und Dokumentationssystemen durch eine schlanke, cloud-native full stack open source Anwendung für die Planung neuer Netzbestandteile, die alte Zöpfe nicht abschneidet, sondern zu einem e2e-prozess verbindet. Netzbetrieb und Netzplanung stecken bei Versorgungsunternehmen wie die Vodafone ganz tief im Kern der internen Sytemwelt - Gegenstand existentieller Prozesse und historisch tief verstrickt in Ablauf- und Aufbauorganisation. Wir berichten von der Integration der bestehenden GIS- und Dokumentationssystemen durch eine schlanke, cloud-native full stack open source Anwendung für die Planung neuer Netzbestandteile, die alte Zöpfe nicht abschneidet, sondern zu einem e2e-prozess verbindet. Mit React, OpenLayers, FastAPI, PostGIS und verbunden über REST ermöglicht es ein gemischtes Entwicklerteam aus internen und externen Kollegen den Planern, sowohl zeichnerisch als auch topologisch über alle Legacy-Systeme hinweg zu planen, die zugehörigen Daten zu erfassen, Varianten technisch und budgetär zu vergleichen und schließlich freizugeben. Von Rückschlägen, Erfahrungen und Erfolgen in der Entwicklungsarbeit berichten Matthias Daues (Solution Architect - Vodafone) und Marc Jansen (Frontend Developer - Terrestris). about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/EQNVRV/

Neben dem bereits etablierten Format COG für Cloud-optimized GeoTIFFs finden cloudoptimierte Formate auch für andere Anwendungen immer mehr Interesse. Für Point Cloud Daten existiert das COPC Format (https://copc.io/), welches auf dem bewährten offenen LASzip Format für verlustfrei komprimierte LIDAR-Daten aufbaut. Wie COGs sind die Daten rückwärtskompatibel, was die Implementation stark vereinfacht und die Adaption fördert. Neben der guten Unterstützung sowohl von Online- als auch Offlinenutzung ist der Zugriff ohne spezialisierte Geoservices ein weiterer Vorteil von cloudoptimierten Datenformaten. Ein Standard-Webserver genügt, womit die Skalierbarkeit wesentlich vereinfacht wird. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/KMDXWJ/

Erdbeobachtungsdaten von Satellitenmissionen wie Landsat, Sentinel-2 und seit kurzem auch hyperspektralen Missionen wie EnMAP stellen eine immer wichtigere Grundlage für raumbezogene Analysen dar. Unsere Demo-Session stellt die neuesten Möglichkeiten der EnMAP-Box vor, mir der in QGIS die Rasterdaten solcher Fernerkundungsmissionen schnell und effizient visualisiert und professionell analysiert werden können. Erdbeobachtungsdaten stellen eine immer wichtigere Grundlage für raumbezogene Analysen in Wirtschaft und Wissenschaft dar. Gleichzeitig steigt ihre Verfügbarkeit infolge neuer Fernerkundungssatelliten und offener Datenzugangsrichtlinien stetig an. Erdbeobachtungsprogramme wie das Copernicus-Programm der Europäischen Raumfahrtagentur (ESA) und das Landsat Programm des United States Geological Survey (USGS) erfassen multispektrale Fernerkundungsdaten flächendeckend weltweit und mit hoher zeitlicher Dichte. Komplementär dazu liefern hyperspektrale Satellitenmissionen wie die deutsche EnMAP Mission und die italienische PRISMA Mission Daten mit hoher spektraler Auflösung. Diese Entwicklung hat auch die Nachfrage nach freier und quelloffener Software zur Exploration und Analyse großer und mehrdimensionaler Rasterdatenmengen in Kombination mit anderen GIS-Daten erhöht. Da die Anforderungen einer professionellen Fernerkundungsanalyse oft über die Möglichkeiten klassischer GIS-Software hinausgehen, entwickelt die Humboldt-Universität zu Berlin im Auftrag des Geoforschungszentrums Potsdam seit mehr als 10 Jahren die EnMAP-Box, die seit 2019 als offizielles QGIS Plugin zur Verfügung steht. Die EnMAP-Box erweitert QGIS basierend auf einer eigenen GUI um Multi-Map-View Analyse, Spektralbibliotheken und vereinfachte Visualisierung und Analyse von Rasterdaten. In der Demo-Session werden die EnMAP-Box und ihre Möglichkeiten anhand der folgenden Themen vorgestellt: • Multi- und hyperspektrale Erdbeobachtungsdaten: Management und Visualisierung • Mehrwert durch spektrale Metadaten: Erweiterung der klassischen QGIS Funktionalitäten durch wellenlängen-basierte Bandselektion (Raster Layer Styling) • Ableitung von über 100 spektralen Indizes (Spectral Index Creator) • Neuartige, interaktive Visualisierungstechniken durch innovative Raster-Renderer • Maschinelles Lernen: von der Datenextraktion, über das Trainieren des Lerners, bis zur Karte (Classification/Regression Workflow) • Rechnen mit Rastern (Raster Math) • GUI-basierte Integration von Google Earth Engine in QGIS (GEE Time Series Explorer, Rufin et al. 2021) • Visualisierung und Analyse von Spektralprofilen (Profile Analytics) Referenzen: https://enmap-box.readthedocs.io http://www.enmap.org Rufin, P., Rabe, A., Nill, L., & Hostert, P. (2021). Gee Timeseries Explorer for Qgis – Instant Access to Petabytes of Earth Observation Data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVI-4/W2-2021, 155-158. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W2-2021-155-2021 The EnMAP-Box project is part of the EnMAP Core Science Team activities (www.enmap.org), funded by the German Aerospace Center (DLR) and granted by the Federal Ministry of Economic Affairs and Energy (BMWi, grant no. 50EE1923). about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/9WAMJ9/

Seit zwei Jahren arbeiten wir – weitgehend ehrenamtlich – an einem Prozess um Parkraumanalysen auf Basis von OpenStreetMap zu ermöglichen. Jetzt ist das Tooling und die Dokumentation soweit, dass auch du für deine Stadt Parkraumdaten auf Basis von OSM erfassen kannst. Wir zeigen, wie wir den Prozess automatisiert haben und welche Erfahrungen wir gesammelt haben. OpenStreetMap ist die ideale Basis freie und immer aktuelle Daten über das Parken im öffentlichen Raum zu liefern. Wir haben eine Datenpipeline entwickelt, die es erlaubt durch das Erfassen von verschiedenen Daten in OSM (Parkraum-Daten aber auch Einfahrten, Fußgängerübergänge etc.) präzise Parkraumdaten zu berechnen. Und dank der offenen Prozesse in OSM können diese Daten kontinuierlich aktualisiert werden. Zum Erfassen von Parkraum-Daten gibt es einen Overlay in StreetComplete, der es auch neuen Mapper:innen einfach macht, beim Spaziergang zu mappen. Im Zusammenspiel ergibt das ein Paket, dass lokalen Communties ermöglicht, die Daten zu parkenden Autos in OSM zu erfassen. Für Kommunen bietet sich die Chance, ohne teure Straßenbefahrung in Zusammenarbeit mit der lokalen Community gute und vor allem auch einfach zu aktualisierende Daten zu erzeugen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/VPG9WE/

Das QGIS.org Projekt hat lokale Anwendergruppen in vielen Ländern. Diese bieten eine Plattform für die Verknüpfung und den Austausch von Nutzern, für lokal interessante Weiterentwicklungen oder länderspezifische Module. Sie tragen zur Vermarktung von QGIS innerhalb des jeweiligen Landes bei und unterstützen QGIS.org oft finanziell durch einen Teil ihrer Mitgliederbeiträge. Die QGIS Anwendergruppen aus Deutschland und der Schweiz stellen ihre Ziele und ihre Arbeitsweise vor. Die QGIS Anwendergruppen der Schweiz (www.qgis.ch) und Deutschlands (www.qgis.de) sind beide Hauptfördermitglieder des QGIS.org Projekts. Sie tragen damit nicht unwesentlich zum Erhalt und zur Pflege der Software bei. Wie funktionieren diese beiden Organisationen? Wer sind ihre Mitglieder, was sind die Ziele und Aufgaben der beiden Vereine? Zwei Vorstandsmitglieder stellen die Funktion der Anwendergruppen im QGIS.org Projekt und die spezifische Funktionsweise der deutschen und der Schweizer Anwendergruppe vor. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/JSFAMQ/

Wie die Zeit vergeht. Mapbender wird 2023 nun 20 Jahre alt. In der Vortrag wollen wir zurückblicken auf die Stationen der Software und des Open Source Projektes. Und dabei auch die Verbindung zu FOSSGIS und OGC beleuchten. 20 Jahre Mapbender. 20 Jahre in denen viel passiert ist, in denen das Konzept von Mapbender weiterverfolgt wird und noch heute Bestand hat. Mit Mapbender besteht die Möglichkeit Anwendungen zu erzeugen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Über die Administrationsoberfläche können bequem Anpassungen an den zahlreichen Funktionalitäten und am Design vorgenommen werden und Anwendungen Benutzern bzw. Gruppen zugewiesen werden. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CJBFGQ/

Mit der auf MapLibre basierenden Open-Source-Anwendung "vt-legend" können Legendenbilder anhand eines Vector-Tile-Styles und einer zugehörigen Legendenkonfiguration abgeleitet werden. Der Vortrag gibt einen kurzen Einblick in die Funktionalitäten und Konfigurationsmöglichkeiten der Anwendung. Über den Kartendienst basemap.de werden deutschlandweite, amtliche Karten zur kostenfreien Nutzung im Vektor- und Rasterformat angeboten. Als Zeichenerklärung für den Dienst werden Legendenbilder bereitgestellt. Die dafür entwickelte Webanwendung "vt-legend" erstellt aus einem Vector-Tile-Style und einer Legendenkonfiguration mit MapLibre GL JS ein Legendenbild. Durch die Konfiguration kann gesteuert werden, welche Layer aus der Styledatei in der Legende aufgeführt werden und wie deren Darstellungen für die Signaturen zusammengefügt werden. Die Software ist unter der Open-Source-Lizenz EUPL veröffentlicht (https://github.com/Smart-Mapping/vt-legend). Entwickelt werden die Dienste und Anwendungen von basemap.de von der Arbeitsgruppe "Smart Mapping", einer Zusammenarbeit der Vermessungsverwaltungen der Länder (AdV) und dem Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG). about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/G8CECK/

Die Entsorgung Dortmund GmbH (EDG) nutzt seit vielen Jahren QGIS und PostGIS in verschiedenen Arbeitsbereichen für die Dokumentation und Planung der vielfältigen täglichen Arbeit. In der jüngeren Vergangenheit sind QField und QGIS-Server als weitere Komponenten für den Einsatz vor Ort hinzu gekommen. Die Entsorgung Dortmund GmbH (EDG) nutzt seit vielen Jahren QGIS und PostGIS in verschiedenen Arbeitsbereichen für die Dokumentation und Planung der vielfältigen täglichen Arbeit. In der jüngeren Vergangenheit sind QField und QGIS-Server als weitere Komponenten für den Einsatz vor Ort hinzu gekommen. Die Vortragenden stellen die Einsatzgebiete wie Straßenreinigung, Grünflächenpflege, Papierkorbkataster und weitere vor und erläutern die Anforderungen an die entstandene Geodaten-Infrastruktur und deren technische Umsetzung: • Planung der Straßenreinigung (Teams, Geräte, Straßen) und Dokumentation unerlaubter Ablagerungen • Planung der Grünflächenpflege und Dokumentation vor Ort • Aufbau des Papierkorbkatasters mit Aufnahmen vor Ort und Weiterbearbeitung am Arbeitsplatz • Sofortige Verfügbarkeit vor Ort aufgenommener Geodaten und Fotos an den Arbeitsplätzen • teilweise mit Mail-Benachrichtigung bei neu erfassten Daten oder automatischen Updates der QGIS layer bei Änderungen in der Datenbank • Austausch der Reinigungs- und Pflegedaten mit dem Planungssystem. • Ortsunabhängiger sicherer Zugriff auf die Datenbank • Historisierung der Datentabellen zur gezielten Wiederherstellung vergangener Zustände und Nachverfolgung der Änderungen • Verteilung und Update der QField-Projekte auf über 100 mobile Endgeräte about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LAWTRS/

Die automatische Generalisierung von Kartendaten ist eine große Herausforderung und es gibt noch nicht viel Open-Source-Software in diesem Bereich. In einem Halbjahresprojekt, das vom Prototype Fund bzw. dem BMBF gefördert wurde, habe ich osm2pgsql (eine Software zum Import von OpenStreetMap-Daten in eine PostgreSQL/PostGIS-Datenbank) um Elemente zur Generelisierung von Kartendaten erweitert. In dem Vortrag will ich die Ergebnisse dieses Projektes vorstellen. Die OpenStreetMap-Daten sind in vielen Gegenden sehr detailliert und man kann damit großartige Karten bauen. Aber für kleinere Zoom-Level bzw. Karten in kleineren Maßstäben sind die Daten oft zu detailliert. Das Rendern der Karten wird langsamer und die Übersicht leidet. Die Daten müssen daher generalisiert werden. Und natürlich soll das automatisch und schnell geschehen, weil die OSM-Daten sich dauernd ändern. Die automatische Generalisierung ist aber rechnerisch aufwändig und für viele Generalisierungs-Probleme haben wir nicht einmal gute Algorithmen. Üblicherweise findet die Generalisierung einfach so statt, dass man vor oder beim Rendern die Daten in einer PostgreSQL/PostGIS-Datenbank mit mehr oder weniger komplexen SQL-Skripten zusammenfasst. In einem Halbjahresprojekt, das vom Prototype Fund bzw. dem BMBF gefördert wurde, habe ich mit verschiedene Generalisierungsprobleme und -algorithmen angeschaut und sie mit osm2pgsql und PostgreSQL/PostGIS implementiert. Der Fokus lag dabei weniger auf der Erfindung von neuen tollen Algorithmen, als einer Implementierung, die mit Real-World-Daten zurecht kommt, auf Daten für den ganzen Planeten skaliert und die Updates der Daten verarbeiten kann. Osm2pgsql soll dabei die Möglichkeiten und Bausteine zur Verfügung stellen, die es den Usern in Zukunft einfacher machen soll, neue Ansätze zur Generalisierung zu entwickeln und zu ergänzen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/HYVZNT/

Mundialis hat eine Reihe an neuen und offenen Datenprodukten erstellt (Landnutzungsklassifikation, Gebäudeextraktion, Zeitreihen kontinentaler Rasterdaten aus ERA5-Land-Daten), die wir in diesem Lightning Talk vorstellen werden. Sie sind auf https://zenodo.org und im Geonetwork-Metadatakatalog auf https://data.mundialis.de verfügbar. Mit der sich laufend verbessernden Situation, dass öffentliche Stellen ihre Geodaten als offene Daten bereitstellen, bieten sich ganz neue Möglichkeiten. Bei mundialis arbeiten wir seit Jahren an neuen offenen Datenprodukten, die auf diesen Daten basieren, indem wir sie kombinieren und ergänzen. In diesem Lightning Talk stellen wir eine Reihe neuer Datensätze vor, die im Geonetwork-Metadatakatalog (https://data.mundialis.de) verfügbar sind. Wir werden aus dem Bereich der Bildverarbeitung u. a. eine Landnutzungsklassifikation aus Sentinel-2-Daten und Gebäudeextraktion aus Luftbildern zeigen. Aus dem Bereich „Klima“ werden wir Zeitreihen kontinentale Rasterdaten zeigen, die relative Luftfeuchtigkeit, Temperatur, sowie Niederschlag umfassen. Hier handelt es sich um ERA5-Land-Daten, die von 9 km Auflösung auf 1km unter Verwendung der CHELSA-Daten verbessert wurden. Schließlich zeigen wir die GIS-freundlich aufbereiteten neuen Copernicus DEM-Daten. Alle Datensätze wurden auch semi-automatisch auf https://zenodo.org veröffentlicht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/V3CVFZ/

Der Beitrag beschreibt die Entwicklung und Durchführung eines Gelände- & Kartiepraktikum zur Erfassung von Barrieren auf dem Campus der Uni Köln mit Hilfe von Open Source Mobile Apps. Im Rahmen des Projekt CampusGIS2 (campusgis2.uni-koeln.de) wird ein neuer interaktiver Lageplan mit Fokus auf Barrierefreiheit und Inklusion entwickelt. Die Anwendung wird barrierefreie Navigation auf dem gesamten Campus der Universität zu Köln, inklusive der Innenräume der Gebäude der Universität ermöglichen. Hierzu ist es notwendig den gesamten Campus und insbesondere alle potentiellen Barrieren detailliert zu kartieren. Es müssen unter anderem die Barrierefreiheit aller Eingänge dokumentiert und die Türbreiten aller Durchgänge eingemessen werden. Hinzu kommen Bordsteine, Steigungen/Neigungen und Bodenbeläge aller Wege, Aufzüge, Rampen und vieles mehr. Im Studiengang BSc Geographie an der Universität zu Köln werden s.g. „Gelände und Kartierpraktika“ als Lehrveranstaltung angeboten. In diesem Beitrag wird beschrieben wie Open Source Software zur Datenaufnahme per Mobile Device zum Einsatz kommt und wie die erhobenen Daten in QGIS aufbereitet und zur Qualitätssicherung von den Studierenden peer-reviewed werden, bevor sie in die CampusGIS2 Geodatenbank eingepflegt und schließlich in den neuen Lageplan übernommen werden. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/MQWFG7/

Das neue Vektortile-Schema Shortbread wird in der Geofabrik zum Rendern mehrere Kartenstile eingesetzt. Die Vektortiles werden mit Tilemaker erzeugt und anschließend mit Mapnik als Rastertiles gerendert. Mapnik selbst greift mit dem GDAL-MVT-Treiber auf die Vektortiles zu. Das Rendering erfolgt mit Tirex. Der Vortrag berichtet über die Hürden, die genommen wurden und die Besonderheiten von GDAL, die zu gewissen Anforderungen an die Inhalte der Vektortiles führen. Unter dem Namen Shortbread gibt es seit dem Jahr 2022 ein weiteres Vektortileschema unter einer freien Lizenz. Dieses wird in der Geofabrik zum Rendern mehrere Kartenstile eingesetzt und ist unter der CC-0-Lizenz (Schema) bzw. FTWPL (Code) verfügbar. Die Vektortiles werden mit Tilemaker erzeugt und anschließend mit Mapnik als Rastertiles gerendert. Mapnik selbst greift mit dem GDAL-MVT-Treiber auf die Vektortiles zu. Das Rendering erfolgt mit Tirex, der Renderd-Alternative. Der Vortrag ist ein Erfahrungsbericht über die Implementierung eines Vektortileschemas mit Tilemaker, welches anschließend von GDAL, Mapnik und Tirex verwendet wird. Weil beispielsweise Mapnik nicht in der Lage ist, die Features eines Layers selbst zu sortieren, muss dies schon bei der Vektortile-Erzeugung erfolgen. GDAL erwartet in jedem Layer ein Attribut, selbst wenn der Layer nur Meeresflächen enthält. Für jede Zoomstufe ist ein eigener Kartenstil nötig, was seinerseits zu Anpassungen an Tirex geführt hat. Auch die Performanceunterschiede zwischen einem Vektortile-basierten Rastertileserver und einem klassischen Rastertileserver werden beleuchtet. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/DFVAGB/

Der Regionalverband Ruhr stellt seinen Mitgliedskommunen ein QGIS-Projekt zur Verfügung, mit dem diese mit geringem Aufwand gedruckte Stadtpläne erstellen können (u.a. für den Katastrophenschutz). Die vollständige Beschriftung aller Straßen im Maßstab 1:15.000 ist eine wichtige Anforderung, konnte aber mit QGIS-Werkzeugen nicht erfüllt werden. Stattdessen haben wir einen Workflow erstellt, der die deutlich besseren Ergebnisse der Maplex-Label-Engine aus der ESRI-Welt in QGIS nutzbar macht. Auf den ersten Blick liefern das Labeling in QGIS und das in ArcMap/ArcGIS Pro die gleichen Einpassungswerkzeuge. Allerdings sind viele davon nicht mit dem Platzierungsmodus „gebogen“ kompatibel. Dieser ist jedoch für eine Straßenbeschriftung essenziell. Hinzu kommt, dass QGIS die erlaubten Einpassungsmethoden (z.B. Abkürzungen) immer nutzt, also auch wenn an einer bestimmten Stelle noch genügen Platz für den ausgeschriebenen Straßennamen wäre. Die Maplex-Label-Engine aus der ESRI-Welt dagegen nutzt diese nur bei Bedarf an engen Stellen. Abkürzungen, Zeilenumbrüche, Schriftverkleinerungen, etc. stellen aber immer einen Kompromiss in Bezug auf Ästhetik, Lesbarkeit und Eindeutigkeit dar. Für das QGIS-Projekt, das der RVR seinen Mitgliedskommunen inkl. relevanter Daten zur Verfügung stellt, damit diese mit geringem Aufwand eigene gedruckte Stadtpläne erstellen können, waren die Ergebnisse der automatischen Beschriftungsplatzierung nicht ausreichend. Eine vollständig händische Platzierung ist zu aufwendig. Stattdessen wurde ein Workflow entwickelt, der die Platzierung der Schriften mit Hilfe der Maplex-Label-Engine vornimmt und in QGIS nutzbar macht. Dazu werden die Beschriftungen in Annotationen umgewandelt, welche sich als Polygone exportieren lassen. Da QGIS Polygone aber nicht ausfüllend beschriften kann, werden die Polygone mit Hilfe von Python und Postgres/PostGIS in Beschriftungslinien umgerechnet. Die ungewöhnliche Form mancher Annotationspolygone stellte dabei eine besondere Herausforderung dar. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/EZJYVL/

Spontan eingereichte Lightning Talks: <a href="#t=47">00:47</a> Vorstellung Prototype Fund <a href="#t=438">07:14</a> Topic Maps in der Verwaltung <a href="#t=844">14:03</a> Open Data - Beispiel Bodenrichtwerte about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/8TKHLJ/

Im Vortrag wird vorgestellt, wie die bisherige Lösung durch OpenSource-Software (QGIS, PostGIS) und OpenDaten (OpenStreetMap) abgelöst wird. Dabei galt es nicht nur eine technische Lösung zu finden, die es ermöglicht die Kartenbasis aus OSM-Daten zu bestücken und mit den Daten der BVG (Liniennetz, Haltestellen etc.) in einer gemeinsamen Datenbank zu kombinieren. Es mussten auch die hohen Ansprüche an die kartografische Gestaltung berücksichtigt werden. Der Vortrag stellt die Lösung vor, die in enger Zusammenarbeit zwischen der BVG und der WhereGroup entwickelt wurde und wirft insbesondere Schlaglichter auf die automatisierte Weiterverarbeitung der verschiedenen Datenimporte und die ebenfalls automatisierten Generalisierungsprozesse in der der PostGIS-Datenbank. Darüber hinaus wird vorgestellt wie mit umfangreichen Beschriftungs- und anderen Regeln innerhalb von QGIS aus den Rohdaten eine gute Stadt-Karte mit dem Schwerpunkt auf dem ÖPNV entsteht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/L9MW9M/

Volltextsuche in mehr als 140 Mio. Namen, Notizen und Beschreibungen von Tags in OpenStreetMap nach Wörtern, Teilstrings, Phrasen, regulären Ausdrücken oder bester Übereinstimmung. Schnell und flexibel nach OpenStreetMap Objekten suchen mit der "BBBike tag name search" Suchmaschine. Die Suche dauert meist nicht mehr als 5-20 Millisekunden. Gesucht werden kann nach Wörtern, Teilstrings, Phrasen, regulären Ausdrücken oder bester Übereinstimmung in den Tags "name", "description", "inscription ", und "note". Die Suche kann auf Regionen (Deutschland, Österreich, Brandenburg etc.) beschränkt werden. Bei der Eingabe bietet das System eine Autovervollständigung (autocomplete) an. Beispiele: - Suche nach exakten Tippfehlern: "mann" - Suche nach ähnlichen Wörtern: Slavenburg => Slawenburg - Suche nach exakten Phrasen: "karl marx" (mit Leerzeichen), "karl-marx" (mit Bindestrich) - Zählen, wie oft ein Wort/Phrase vorkommt: Apotheken deren Name mit "L" anfängt, und das Wort Apotheke enthalten: "^L.*Apotheke" 418 (weltweit), 54 (Berlin/Brandenburg) - Suche mit exakter Gross/Kleinschreibung: "rosenthal" - Suche mit regulären Ausdrücken: karl-marx-[^sp] ("karl-marx-*, aber nicht Karl-Marx-Straße und nicht Karl-Marx-Platz) Zielgruppe der Suchmaschine sind Mapper, die die Daten in OpenStreetMap verbessern wollen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CEBVNZ/

Die wichtigsten zwischen Juli 2022 und März 2023 entwickelten Features für die Feldapplikation QField werden vorgestellt. Dazu gehören das Release der iOS-Version, die Möglichkeit QR-Codes einzulesen oder neue Aussteck- und Navigationswerkzeuge. Die mobile Anwendung QField basiert auf QGIS und erlaubt es, basierend auf QGIS-Projekten, offline oder online, Feldarbeit effizient durchzuführen. Seit der Version Coordinated Capybara (2.2.0): Die in den letzten Monaten erfolgten Weiterentwicklungen haben der Anwendung zusätzliche für die Feldarbeit nützliche Funktionen hinzugefügt. Anhand von Beispielen werden die wichtigsten neuen Features vorgestellt. Dazu gehören die Möglichkeit, bestimmte Destinationen auszustecken, neue Messtools, ein QR-Reader im Attributformular und im Suchfeld, das Release der offiziellen iOS-Version sowie die Option, ein Höhenprofil darzustellen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SMWNLZ/

Einführung in das System QWC2 und die bestehenden Services. Aufbau einer Demoinstanz während der Session. Der QGIS Webclient 2 (QWC2) ist ein moderner Kartenclient, der auf die Publikation von Karten mit QGIS Server spezialisiert ist. Dank des Einsatzes von Micro-Services ist er sowohl für die Erstellung einfacher In-House Clients, als auch für umfangreiche Lösungen in Enterprise-Infrastrukturen geeignet. In der Demo-Session wird Schritt für Schritt von Grund auf eine QWC2 und qwc-services Instanz beispielhaft aufgebaut. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/UUFELA/

QFieldCloud ergänzt die mobile Applikation QField für die Synchronisierung der erfassten Daten und erleichtert die Zusammenarbeit von mehreren Personen oder Teams im Feld. Nutzer und Rollen werden klar definiert, Änderungen können nachverfolgt und erfasste Daten einfach über die Cloud synchronisiert werden. QFieldCloud ermöglicht die Synchronisierung und Zusammenführung der von einem Team in QField erfassten Daten. Von kleinen Einzelprojekten bis hin zu großen Datenerfassungskampagnen erlaubt es die Plattform, die Zusammenarbeit von mehreren Personen am gleichen Projekt zu steuern, verschiedenen Nutzern verschiedene Rollen und Rechte zuzuordnen, online und offline zu arbeiten und einen Überblick über die gemachten Änderungen zu behalten. 2022 war QFieldCloud als Beta-Version testbar. Bereits während der Betaphase haben über 40’000 registrierte Nutzer über die Plattform ihre Projekte synchronisiert. Anfangs 2023 wurde die offizielle Version veröffentlicht. Es wird ein kurzer Überblick über die Arbeitsweise mit QFieldCloud und den Aufbau der Plattform gegeben. Die Folien finden Sie hier: https://talks.opengis.ch/qfieldcloud/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/CXGK3T/

Das zentrale Datenelement in OpenStreetMap sind Ways, und nützlich sind diese nur mit Koordinaten. Das heutige Datenmodell erlaubt es zwar, die Koordinaten eines aktuellen Ways zweifelsfrei aus den Koordinaten der referenzierten aktuellen Nodes zu gewinnen, aber bei der Rekonstruktion historischer Daten sieht das anders aus. Praktisch relevant ist das für das Sichten von Änderungen. Das zentrale Datenelement in OpenStreetMap sind Ways, und nützlich sind diese nur mit Koordinaten. Das heutige Datenmodell erlaubt es zwar, die Koordinaten eines aktuellen Ways zweifelsfrei aus den Koordinaten der referenzierten aktuellen Nodes zu gewinnen, aber bei der Rekonstruktion historischer Daten sieht das anders aus. Praktisch relevant ist das für das Sichten von Änderungen. Es werden verschiedene Ansätze vor- und dem tatsächlichen Inhalt der Datenbank gegenübergestellt. Daran soll versucht werden zu rekonstruieren, was der Mapper an Geometrie gesehen und gewollt hat. Daran sollte sich dann hoffentlich ermitteln lassen, wie eine besser verständliche Änderungsanzeige aussieht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/AY9NHZ/

Die Open-Source Software KomMonitor ermöglicht ein GIS-basiertes, raum-zeitliches Monitoring von Geodaten und Statistiken. Die Software wurde für Kommunalverwaltungen als webbasiertes Planungswerkzeug entwickelt, um aktuelle Fragen der Stadtentwicklung beantworten zu können. Kommunale Planungsaufgaben erfordern die Einbindung und Auswertung verschiedener räumlicher und raum-zeitlicher Daten, um sie für Planungs- und Entwicklungsprozesse mit größeren Zeithorizonten nutzbar zu machen. Innovative Monitoringsystem bieten dabei eine effektive Entscheidungsunterstützung. Diesen Bedarf adressiert die webbasierte Open Source Software KomMonitor, indem sie ein integriertes GIS-basiertes, raum-zeitliches Monitoring von Geodaten und Statistiken ermöglicht. KomMonitor ist frei verfügbar und wurde im Rahmen der Förderrichtlinie »Kommunen Innovativ« (difu 2021) gemeinsam durch die Hochschule Bochum, dem Geographischen Institut der Ruhr Universität Bochum und den Praxispartnern Stadt Essen und Mülheim an der Ruhr entwickelt. Anhand aussagekräftiger Daten zur Raumentwicklung lassen sich mit ihm soziale und städtebauliche Problemlagen im Sinne eines Frühwarnsystems identifizieren. Das Monitoringsystem dient damit als ressortübergreifende Planungsgrundlage der Steuerung und Koordinierung städtischer Maßnahmen und der Ressourcenverteilung. KomMonitor implementiert im Sinne einer Geodateninfrastruktur ein zusammenhängendes System aus modularen technischen Bausteinen. Generische und konfigurierbare Funktionalitäten dieser Softwarearchitektur ermöglichen dabei eine Übertragbarkeit auf beliebige Kommunen sowie auf weitere Anwendungsfelder und Maßstabsebenen. KomMonitor bietet zudem verschiedene Möglichkeiten, Geodaten und Statistiken interaktiv in Karten und Diagrammen zu visualisieren und Analysen durchzuführen. Dazu zählen Zeitreihenanalysen, räumliche oder inhaltliche Vergleiche sowie Erreichbarkeitsanalysen. Darüber hinaus ist KomMonitor in der Lage, bereits integrierte statistische Merkmale sowie Geodaten zu verwenden, um weitere Indikatoren-Zeitreihen mit Hilfe von Berechnungsvorschriften automatisch fortzuführen. Dieser Vortrag stellt die wesentlichen Ziele und Funktionalitäten des GIS-basierten Monitoringsystem KomMonitor vor. Zudem wird anhand von praktischen Anwendungsbeispielen aufgezeigt, welches Potenzial das Planungswerkzeug für eine optimierte Stadtentwicklungsplanung in digitalisierten Kommunen hat. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/TVJA7H/

Was passiert, wenn sich mehrere große Forschungseinrichtungen auf eine Plattform für das Forschungsdatenmanagement einigen und gemeinsam neue Features entwickeln (lassen)? Das OSGeo Projekt GeoNode wird seit einiger Zeit als Datenmanagementplattform in diversen Forschungsinstitutionen eingesetzt. Im letzten Jahr hat sich hierbei* eine kleine Gruppe aktiver Personen zusammengefunden, die synergistisch die Plattform weiterentwickeln. Der Vortrag wird die aktive Gruppe vorstellen, die bisher in den upstream gebrachten Features aufzeigen und mit den Neuigkeiten aus dem Gesamtprojekt verknüpfen. Zum Abschluss werden einige kurze Lessons Learned bezüglich des Zusammenarbeitens mit der internationalen Community und den Ausschreibungsverfahren in der öffentlichen Verwaltung zusammengefasst. * u.A. als Ergebnis der Vorträge auf der FOSSGIS 2022 ;-) about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SE8PZN/

Der für Cloud-Umgebungen konzipierte GeoServer-Cloud ist nun bereit für den Einsatz in produktiven Serverumgebungen. Dieser Vortrag umfasst ein Update zum Stand dieses Open-Source Projekts und erste Erfahrungsberichte aus laufenden Projekten. GeoServer-Cloud ist eine Spring-Boot/Spring-Cloud-basierte Microservices Anwendung, die auf dem monolithischen GeoServer aufbaut. Das Hauptziel dieser GeoServer Variante ist, die einzelnen Dienste möglichst einfach und effektiv horizontal skalierbar zu machen. Dafür werden die Dienste und API des GeoServers in individuell einsetzbare Komponenten aufgeteilt. Die Dienste kommunizieren untereinander über eine Messaging Warteschlange. So gibt es keine Wartezeiten zwischen Konfigurationsänderungen und bei der Spiegelung von Diensten im Cluster. Das bringt den Vorteil mit sich, dass Anwendungen nicht neu geladen werden müssen. Innerhalb des letzten Jahres wurde nicht nur der Code weiterentwickelt, sondern es wurde auch viel Zeit in das Deployment der Anwendung investiert. In diesem Vortrag werden wir zeigen, wie man GeoServer-Cloud in einer Kubernetes Umgebung deployed. Ein Schlüsselelement hierfür ist die Helm Chart, mit deren Hilfe die Anwendung direkt in einer neuen Server-Umgebung installiert werden kann. GeoServer-Cloud ermöglicht die automatische Skalierung pro Dienst und die Dimensionierung der Serverressourcen, wodurch jeder Dienst speziell auf der Grundlage seiner Leistungsmerkmale optimiert werden kann. Dabei geben wir einen Einblick, wie man eine gute Lastverteilung auf der Grundlage konkreter Dienst-Metriken erreicht. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/SRVUFZ/

Im April 2022 wurde der Quellcode der Software xPlanBox der Firma lat/lon im Rahmen eines Pilotprojekts auf der OpenCoDE-Plattform des BMI veröffentlicht. Die Software liegt nun als Open-Source-Lösung vor und kommt im Rahmen des Onlinezugangsgesetz (OZG) und des "Einer-für-Alle"-Prinzips (EfA) zum Einsatz. Der Vortrag stellt kurz die OpenCoDE-Plattform sowie deren Funktionen vor und zeigt dann welche Komponenten Teil der Open-Source-Lösung sind. Im Oktober 2017 hat der IT-Planungsrat die verbindliche Einführung der Standards XPlanung und XBau beschlossen. Daraus folgt, dass IT-Verfahren die neuen Standards zur Raum- und Bauleitplanung unterstützen sollen. Mit der Veröffentlichung der Software xPlanBox im Rahmen eines Pilotprojekts auf der OpenCoDE-Plattform des Bundesministeriums des Innern und für Heimat (BMI) steht nun eine umfassende Lösung zum Austausch des objektorientierten Datenaustauschformat XPlanGML (XPlanung) bereit. Im Rahmen des OZG-Umsetzungsprojekts "Bürgerbeteiligung und Information" aus dem Themenfeld "Bauen & Wohnen" werden die Komponenten der xPlanBox für die Bereitstellung von räumlichen Planwerken im Internet verwendet. Technisch basiert die xPlanBox auf verschiedenen OSS-Projekten. Für den Dienste wurde das OSGeo-Projekt deegree verwendet, als Datenbank kommt PostgreSQL mit der PostGIS-Erweiterung zum Einsatz und für die Verarbeitung von Rasterdaten werden GDAL und auch MapServer verwendet. Die Transformation von Daten wird durch das das Werkzeug HALE ermöglicht. Auf den FOSSGIS 2017 und 2020 wurde das Projekt und die Einsatzmöglichkeiten der Software bereits präsentiert. In diesem Jahr sollen die Neuerungen der Open-Source Version anhand aktueller Beispiele präsentiert werden. Auch die Beweggründe den Quellcode auf der OpenCoDE-Plattform zu veröffentlichen werden in der Präsentation dargelegt. Außerdem wird es einen Überblick über zukünftige Entwicklungen im Projekt gegeben. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/D7BHCT/

Das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie erstellt amtliche Seekarten mit einer proprietären Spezialsoftware. Aktuell wird geprüft, ob Alternativen nutzbar sind. Dabei wird in Richtung digitale Souveränität und noch umfassendere Automatisierung gedacht. In einer ersten Stufe wurde eine Machbarkeitsstudie erstellt, welche die Möglichkeiten von QGIS zur automatisierten Erstellung von Seekarten testen sollte. Der Vortrag stellt die besonderen Schwierigkeiten und erste Ergebnisse vor. Im Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) wird aktuell für die Erfassung der Basisdaten und die Erstellung von amtlichen Seekarten (analog und digital) die proprietäre Software „HPD Suite“ eingesetzt, eine Spezialsoftware für Hydrographische Dienste. In den letzten Monaten wurde durch die beiden Vortragenden amtsintern eine Machbarkeitsstudie erstellt, in deren Rahmen überprüft wurde, ob mit im BSH bereits eingesetzter freier Software unter Verwendung von S-57-Daten automatisiert Papierseekarten erstellt werden können. Die eingesetzte Software war: - QGIS (LTR-Version 3.16.14-Hannover mit BSH-Anpassung) - Inkscape 1.0.1, 09.07.2020 Besondere Schwierigkeiten bei der Realisierung waren u.a.: - das spezielle Datenmodell für die Speicherung der Basisdaten S-57 (zukünftig S-101) - die komplexen Darstellungsregeln des Standards für Papierseekarten - die erforderliche Umsetzung der internationalen Symbolisierungsvorschrift INT1 - Wechsel von Hoch- und Querlayouts - verschiedene kartenblattbezogene zusätzliche Angaben in den Seekarten - teilweise die Einbindung von zusätzlichen Plänen in den Seekarten - die erforderliche Darstellung von 2 Koordinatengittern (Geogr. Koordinaten und UTM-Zonen mit 3 unterschiedlichen Zonen) und weiteren Koordinatenangaben Im Rahmen der Machbarkeitsstudie wurde beispielhaft für ein definiertes Kartenblatt die Darstellung unterschiedlicher regelbasierter Symboliken und Beschriftungen umgesetzt. Teilweise war eine Umsetzung der erforderlichen Symboliken noch nicht mit den „Bordmitteln“ von QGIS möglich, z.B. die Darstellung von Sektorenfeuern. Die Realisierung eines dynamischen Standardlayouts zur Nutzung der Atlasfunktion ist bereits weit fortgeschritten. In unserem Vortrag möchten wir die Ergebnisse unserer Machbarkeitsstudie vorstellen und aufzeigen, was für uns bisher noch nicht lösbar war. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/XMLVLS/

"Hallo nochmal, mein Name ist actinia. Ich bin eine REST API für GRASS GIS, die die Verwaltung und Visualisierung von Locations, Mapsets und Geodaten sowie die Ausführung von GRASS GIS Modulen ermöglicht und ich kann in einer Cloud-Umgebung installiert werden. Neben diesen Grundlagen gibt es auch eine Menge über das vergangene Jahr zu erzählen! Stichpunkte sind Client-Implementierungen, Worker/Queues, Tiling- und Parallel-Plugin, STAC und openEO. Um mehr Details zu erfahren, kommen Sie vorbei!" "Hallo nochmal, mein Name ist [actinia](https://github.com/mundialis/actinia_core). Ich bin noch relativ neu in der Szene und wurde 2019 ein OSGeo Community Projekt. Kurz gesagt bin ich eine REST API für GRASS GIS, die die Verwaltung und Visualisierung von Locations, Mapsets und Geodaten sowie die Ausführung der vielen GRASS GIS Module und Addons ermöglicht. Die Prozessierung mit anderen Tools wie GDAL und Snappy wird ebenfalls unterstützt. Ich kann in einer Cloud-Umgebung installiert werden und helfe dabei, eine große Menge an Geoinformationen aufzubereiten, zu analysieren und bereitzustellen. Neben diesen Grundlagen über mich gibt es auch eine Menge über das vergangene Jahr zu erzählen! Neben QGIS- und Python-Client-Implementierungen, Vektor-Upload, zitierbarer DOI und mehr, kann ich jetzt auch als Worker bestimmte Queues abarbeiten. Ich habe ein Tiling- und ein Parallel-Plugin bekommen, meine API Dokumentation wurde ausgelagert und meine Endpunkte konfigurierbar. Auch an dem actinia-stac-plugin und dem openeo-grassgis-driver wurde weiter gearbeitet. Um mehr Details zu erfahren, kommen Sie vorbei!" about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/MYYNKU/

QGIS feierte seinen 20 Geburtstag letztes Jahr. In diesem Vortrag werde ich auf die wichtigsten Features und Events dieser Jahre eingehen, welche QGIS mit seiner Community zu einem der 10 wichtigsten C++ Opensource Projekte machte. Und allgemein ein fantastisches Projekt zum repräsentieren. QGIS wurde letztes Jahr 20 Jahre alt. Die ersten Zeilen Code wurden Mitte Februar 2002 geschrieben und als das Programm das erste Mal kompiliert und ausgeführt wurde, konnte es genau eines tun: Sich mit einer PostGIS Datenbank verbinden und einen Vektorlayer zeichnen. Um Gary Sherman zu zitieren - diesen mythischen Mann von QGIS, den niemand je getroffen hat: Dies war der bescheidene Anfang einer der bekanntesten open-source GIS Applikationen. GRASS GIS ist sicher der Grossvater von open-source GIS, aber der 20. Geburtstag von QGIS ist ein Zeugnis seiner Langlebigkeit und des Commitments von all denen, welche daraus das gemacht haben, was es heute ist. In diesem Beitrag werde ich einen Überblick über die revolutionärsten Features und Anlässe geben, welche QGIS und seine Gemeinschaft in den letzten 20 Jahren zu dem gemacht haben, was sie heute sind: eines der zehn wichtigsten C++ open-source Projekte und ein allgemein fantastisches Projekt :) Happy Birthday QGIS! Die Folien finden Sie hier: https://talks.opengis.ch/qgis.org/ about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/RXTWYB/

Wir wollen die Software "ohsome quality analyst" vorführen. In der Demo-Session zeigen wir wie jeder in wenigen Schritten für ausgewählte Anwendungsfälle und Regionen verschiedene Qualitätsaspekte von OSM (Vollständigkeit, Aktualität, Detailliertheit, ...) berechnen kann. Wir möchten die Demo auch dazu nutzen zu diskutieren, wie wir unterschiedliche Auffassungen von Qualität berücksichtigen können und welche Aspekte für die deutsche OSM Community von besonderer Relevanz sind. Der ohsome quality analyst (OQT) basiert auf einer einfachen Fragestellung: Wie können wir die Qualität von OSM Daten besser einschätzen? Bereits im letzten Jahr haben wir dazu die Grundlagen von OQT auf der FOSSGIS 2022 in einem Vortrag erläutert. Blieb der Vortrag letzte Jahr eher theoretisch, möchten wir dieses Jahr die Praxis in den Vordergrund stellen. Anhand von ausgewählten Beispielen möchten wir zeigen, wie wir die Qualität von OSM Daten konkret eingeschätzt haben. Dabei möchten wir verschiedene Qualitätsindikatoren vorstellen und deren Vor- und Nachteile erläutern. Dabei werden wir auch auf regionale Unterschiede in OSM eingehen und zeigen wie diese Unterschiede sich auch auf die Definition von Datenqualität auswirken können. Die Beispiele der Demo-Session werden wir in Python (jupyter notebooks) bereitstellen und so aufbereiten, dass jeder selbst noch einmal eigene Beispiele (z.B. für andere Regionen) berechnen kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/LANF8T/

XPlanung ist der gesetzlich verbindliche Standard für Bebauungs-, Flächennutzungs, Landschafts- und Regionalpläne. Am Ende jedes Planverfahrens steht neben der Urkunde dann eine GML-Datei, für die jedoch kein Open-Source-Viewer vorgesehen ist. Das QGIS-Plugin "XPLAN Reader" schließt diese Lücke. Die geltende Rechtslage verpflichtet alle Kommunen, „neue“ Bebauungspläne und Flächen-nutzungspläne XPlanungs-konform zu erfassen und bereitzustellen sowie dies nach Möglichkeit auch für „alte“ Pläne zu tun. Dies wird aktuell stark von NRW-URBAN gefördert. Auf jeden Fall gibt es bei jedem Plan den Zeitpunkt, wo die Erfassung als abgeschlossen be-trachtet und das Ergebnis als xplan-gml-Datei erzeugt wird. Dabei kommt es unter anderem oft zu der Situation, dass ein Dienstleister (intern oder extern) die Datei erstellt hat und der Auftraggeber über keine Software verfügt, um die gelieferte Datei auf Inhalt, Fehler und Inkonsistenzen zu prüfen. Diese Lücke schließt der XPLAN-Reader. Was ist der XPLAN-Reader technisch? * Der XPLAN-Reader setzt die Installation einer aktuellen Version des OpenSource-GIS „QGIS“ voraus und ist dann innerhalb von QGIS als Erweiterung aus dem offiziellen QGIS-Plugin-Repository verwendbar. * Der XPLAN-Reader ist ein Script, das die xplan-gml-Datei einliest, interpretiert und die Reihenfolge und das optische Design (aktuell 180) der verschiedenen Themen vergibt. Was kann der XPLAN-Reader? * Jede valide xplan-gml-Datei (egal welche xplan-Version oder Planart) wird komplett eingelesen und dargestellt. * Die Präsentation orientiert sich an einer maßstabsabhängigen Darstellung mit möglichst vielen Attributen aus dem Plan unter Ausnutzung der technischen Vorteile von QGIS. * Fehlende sinnvolle (aber nicht unbedingt technisch verpflichtende) Attributierung wird rot gekennzeichnet. Was kann der XPLAN-Reader nicht? * Editieren der Dateien ist nicht möglich und auch nicht für später geplant. * Die Planzeichenverordnung kann nicht dargestellt werden und wird bewusst aufgrund ihrer analogen Herkunft vermieden. * Perfektion :-). Der XPLAN-Reader ist nur so gut, wie die zur Verfügung stehenden xplan-gml-Dateien. Daher sind wir immer auf der Suche nach neuen Beispieldateien. Warum OpenSource? * Die verwendeten Daten/Software sind OpenData/Source, somit war diese Entscheidung „einer für alle“ naheliegend. QGIS als in unseren Augen führendes OpenSource-GIS-Programm findet eine immer weitere Verbreitung, gefördert natürlich durch die Kostenfreiheit der Software gerade gegenüber kostenpflichtiger Spezialsoftware. Wie kann ich den XPLAN-Reader nutzen? * Das sind nur drei Schritte: 1) QGIS installieren, 2) Erweiterung XPLAN-Reader installieren und 3) eine valide xplan-gml-Datei öffnen. Wie kann ich mich beteiligen? * Einfach durch Bereitstellen Ihrer validen xplan-gml-Dateien an open@kreis-viersen. Oder Sie verbessern eine Darstellung und senden diese mit Ihrem Testplan an [email protected]. Wie geht es weiter? * Aktuell erfolgt der Abgleich der Darstellung für Themen aus dem SO Bereich für die verschiedenen Planarten und die Vorbereitung auf XPlanung Version 6, zu der erst zwei Pläne als Material vorliegen. Links * XPLAN-Reader auf Github: https://github.com/kreis-viersen/xplan-reader * XPLAN-Reader auf QGIS: https://plugins.qgis.org/plugins/xplan-reader/ * Kontakt: [email protected] * Online-Besprechungsraum: https://bbb.kreis-viersen.de/mic-wxd-48n-boe Tipps und Tricks * Der XPLAN-Reader arbeitet auch mit dem Tool „umringpolygon-zu-xplanung“ zu-sammen (https://github.com/kreis-viersen/umringpolygon-zu-xplanung ) * Die neueste Version aller Styles befindet sich unter https://opendata-kreis-viersen.de/QGIS/XPLAN-Reader/ .Nach dem Download müssen diese entpackt und nach C:\Users\%USERNAME%\AppData\Roaming\QGIS\QGIS3\profiles\default\python\plugins\xplan-reader\styles kopiert werden, wobei vorhandene Styles überschrieben werden. Kontakt zum Autor: Michael Stein Kreis Viersen – Amt für Amt für Vermessung, Kataster und GeoInformation Rathausmarkt 3 – 41747 Viersen Tel.: 02162 39-1141 Video: https://bbb.kreis-viersen.de/mic-tqv-h3z-wmo/ eMail: [email protected] about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/UPP9NU/

Warum braucht meine neue, sparsame Spülmaschine eigentlich so lange? Das verbraucht doch bestimmt richtig viel Energie! In diesem Petit Foo erklärt sirgoofy, warum längere Waschprogramme tatsächlich weniger Energie verbrauchen. about this event: https://chaospott.de/

about this event: https://c3voc.de

Die Aufforstung von Waldflächen erfordert vertiefte Kenntnisse in der forstlichen Standortbewertung. Neben bodenkundlichen Eigenschaften lassen sich viele Standorteigenschaften wie Lage und Morphologie aus Oberflächenmodellen ableiten. In dem hier verfolgten Ansatz werden hochauflösende DGM mit GRASS GIS analysiert und die Ergebnisse für Parzellen klassifiziert. Die Ergebnisse werden in QGIS fachlich um weitere Informationen ergänzt und für die Bewertung im Gelände an QField übergeben. Das Bundesland Nordrhein-Westfalen gibt in seinem Wiederbewaldungskonzept Waldbesitzarten fachliche Empfehlungen zur Begründung neuen Wälder auf sogenannten Kalamitätsflächen (Schäden aus Sturmereignissen, Sommerdürren und Borkenkäferbefall), um dort in Zeiten des Klimawandels neue vitale, stabile, leistungsfähige und resiliente Waldgesellschaften zu begründen. Wichtige Datengrundlagen wie z.B. die Bodenkarte zur Standorterkundung 1:5.000 – Forst stehen zur Planung online über waldinfo.nrw.de zur Verfügung. Allerdings liegen viele Datenbestände nur lückenhaft vor oder sind aufgrund des Maßstabs ungeeignet zur Standortbewertung. Daher liegt es nahe relevante Standorteigenschaften wie Morphologie oder Hangneigung aus Oberflächenmodellen ableiten und in die Standortbewertung einzubeziehen. In dem hier verfolgten Ansatz werden hochauflösende DOM mit GRASS GIS analysiert und die Ergebnisse für Parzellen klassifiziert. Die Ergebnisse werden in QGIS fachlich um weitere Informationen ergänzt und visualisiert. Hierbei erweist sich das GRASS GIS Plugin als wichtige Hilfe bei der Bearbeitung. Anschließend werden die Daten für die Bewertung und Begutachtung der Standortparzellen im Gelände an QField übergeben und Änderungen in die Datenbank synchronisiert. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/7UVRZY/

Dieser Vortrag stellt den QWC2 vor und zeigt, wie einfach es ist, eigene QGIS-Projekte im Web zu veröffentlichen. Es wird ein Überblick über die QWC2-Architektur gegeben. Dabei ist es auch eine Gelegenheit, die letzten neuen Funktionen, die im letzten Jahr entwickelt wurden, und die Ideen für zukünftige Verbesserungen zu entdecken. QWC2 (QGIS Web Client 2) ist die offizielle Webanwendung des QGIS Projektes. Es ermöglicht Ihnen, dank des QGIS Server, ihre Projekte mit demselben Rendering wie QGIS Desktop im Internet zu veröffentlichen. Die Umgebung besteht aus einem modernen responsiven Frontend, das in JavaScript auf Basis von ReactJS und OpenLayers geschrieben wurde, und mehreren serverseitigen Python/Flask-Microservices, die die Grundfunktionalitäten von QWC2 und QGIS Server erweitern. QWC2 ist modular und erweiterbar und bietet sowohl eine Standard-Webanwendung als auch ein Entwicklungs-Framework. Sie können einfach und leicht mit der Demo-Anwendung beginnen und dann Ihre Anwendung nach Belieben anpassen, je nach Ihren Bedürfnissen und Entwicklungsfähigkeiten. Dieser Vortrag stellt den QWC2 vor und zeigt, wie einfach es ist, eigene QGIS-Projekte im Web zu veröffentlichen. Es wird ein Überblick über die QWC2-Architektur gegeben. Dabei ist es auch eine Gelegenheit, die letzten neuen Funktionen, die im letzten Jahr entwickelt wurden, und die Ideen für zukünftige Verbesserungen zu entdecken. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/JLKVN9/

Zur Berechnung der möglichen Folgen von Erdbeben ist die Kenntnis der Lage, der Grösse und des Typs von Gebäuden, ihr Wiederbeschaffungswert und die Anzahl der Bewohner nach Tageszeit notwendig. Mithilfe von OpenStreetMap und weiteren offenen Daten (z.B. länder-/region-spezifische Gebäudetypen, Global Human Settlement Layer) erzeugen wir ein globales, dynamisches, algorithmisches, und reproduzierbares Expositionsmodell zur probabilistischen Beschreibung dieser Parameter für jedes Gebäude der Wel Erdbeben bedrohen viele Regionen dieser Welt mit steigendem Risiko aufgrund der Urbanisierung und Industrialisierung. Wir beschreiben, wie Erdbeben auf die Gesellschaft und ihre Infrastruktur wirken. Expositionsmodelle, die Lage, Größe und Typ von Gebäuden, die Anzahl der Bewohner nach Tageszeit und den Wiederbeschaffungswert beschreiben, übersetzen gemessene oder prognostizierte Erdbebenerschütterungen in Verluste von Leben und Werten. Für Resilienz- und Vorsorgemaßnahmen ist ein genaues Verständnis dieses Risikos in bezug auf Menschen und Werte notwendig. Hier stellen wir unser globales Expositionsmodell auf der Basis von OpenStreetMap vor. Dieses Modell versucht alle Expositionsindikatoren, wie z.B. die Anzahl der Stockwerke, die Nutzung, die Dachform, aus OpenStreetMap zu extrahieren. Aus den Indikatoren jedes einzelnen Gebäudes werden mithilfe von durch Experten festgelegten Regeln eine probabilistische Gebäudeklassifizierung errechnet. Diese beschreibt die möglichen Gebäudetypen und ihre Wahrscheinlichkeit. Gleichzeitig werden auch die weiteren Angaben (Größe, Anzahl der Bewohner nach Tageszeit und Wiederbeschaffungswert) probabilistisch ermittelt. In Bereichen unvollständiger Gebäudeabdeckung, werden klassische Expositionsmodelle, die aggregierte Gebäudeverteilungen beschreiben, mit unserem Modell überlagert. Durch die nahezu Echtzeitberechungen unseres Modells profitieren wir vom Wachstum von OpenStreetMap direkt und, aufgrund der ungefähr 5 Millionen Gebäude, die pro Monat hinzugefügt werden, werden die unvollständigen Bereiche immer kleiner und durch unser gebäudegenaues Expositionsmodell ersetzt. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/AJHHVK/

GIS-Analysen sind direkt in einem Browser möglich und zwar ohne Anbindung an einen Server. Durchgesetzt hat sich vor allem die Bibliothek Turf.js. Die Open Source JavaScript-Bibliothek Turf.js ermöglicht geographische Analysen und Abfragen, ganz ohne Server. Anders als bei klassischen Python-Geoverarbeitungsbibliotheken, wie z.B. PyQGIS, ist bei Turf.js keine GIS-Anbindung erforderlich. Die Analysen können mit nur wenigen Zeilen JavaScript in jedem Browser ausgeführt werden. Diese Flexibilität ist besonders für Webmapping-Anwendungen von hoher Bedeutung, da die Kombination mit beliebigen Mapping-Bibliotheken wie z.B. OpenLayers oder Leaflet und damit auch eine Visualisierung der Ergebnisse möglich ist. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/K9QBY3/

Die Qualitätsbewertung, inklusive Vollständigkeitsabschätzung, ist ein bedeutender Prozess bei Umgang mit Volunteered Geographic Information. Die Vollständigkeit von Gebäuden in OSM wird durch Vergleich mit dem Global Human Settlement Layer (GHSL) abgeschätzt. Hierfür wird der GHSL Quadtree-Kacheln projiziert und mit der entsprechenden Größe der Gebäudepolygone in OSM verglichen. Mit den `minutely diffs` von OSM bietet das System ein aktuelle und weltumspannende Vollständigheitsabschätzung. Der Qualität von Freiwilligen Geografischen Informationen (FGI) variiert stark pro Gebiet aufgrund unterschiedlichen Niveaus an Engagement, Interesse und Verfügbarkeit von Daten (Jackson et al., 2013). Qualitätsbewertungen, wie die Vollständigheitsabschätzung, sind wichtig, um den Datenzustand von OpenStreetMap (OSM) zu charakterisieren und damit Prioritäten für die Zukunft festzulegen. Möglichkeiten zur Vollstandigheitsabschätzung von Gebäuden in OSM wurden bereits studiert (Biljecki & Ang 2020; Orden et al., 2020), aber bislang wurde keine weltumspannende und sich in Echtzeit aktualisierende Analyse präsentiert. Der Global Human Settlement Layer (GHSL) ist ein Datensatz, der weltweit die Verteilung von Siedlungsflächen für verschiedene Jahre beschreibt. Wir haben die Siedlungsflächen vektorisiert und auf Kacheln eines Quadtreenetzes der Zoomstufe 18 (Auflösung von circa 150x150 Meter am Äquator und 100x100 Meter in Deutschland) verteilt. In jeder Kachel wird die Grundfläche der Gebäude summiert und verglichen mit die Fläche des GHSL-Polygons innerhalb der Kachel. Dieser Vorgang wird mit jeder Änderung eines Gebäudes für die entsprechende Kachel wiederholt, um das System immer aktuell zu halten. Diese Änderungen werden über die `minutely diffs` von OSM detektiert. Das Ergebnis dieses Prozesses kann Makrostatistiken über der Vollständigkeit der Gebäude in jeden Land liefern. Die Community kann über die Webmap der Vollständigheitsabschätzung Gebiete mit Mappingbedarf identifizieren. Ferner laden wir die Community ein, mit uns über die Nützlichkeit und mögliche Weiterentwicklung dieser Abschätzung ins Gespräch zu kommen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/XCKQQM/

Feldversuche erfordern von der Planung bis zur Umsetzung Geodaten, die im Büro und im Feld mit RTK-GPS genutzt werden. Wir zeigen die genutzten Open Source Werkzeuge sowie Datenflüsse und Schnittstellen. Am Landwirtschaftlichen Technologiezentrum Augustenberg (LTZ) werden zahlreiche Feldversuche durchgeführt, die von der Planung bis zur Umsetzung einen komplexen Arbeitsprozess mit vielen Beteiligten erfordern. Die Planung und Anlage von Versuchsparzellen erfordert Geodaten, die sowohl im Büro als auch im Feld zum Einsatz kommen und mittels GPS mit RTK-Genauigkeit auf Maschinen und mobilen Geräten genutzt werden. Typische Aufgaben im Feld sind das manuelle Ausstecken und Einmessen von Geometrien sowie Bonituren, die mit mobilen GPS und Tablets erfolgen. Die Daten werden zusätzlich auf landwirtschaftlichen Maschinen (überwiegend Schlepper mit agronomischen Terminals) zur präzisen Steuerung der Maßnahmen von der Aussaat bis zur Ernte genutzt. Eigene Befliegungen mit UAS für hochauflösende Luftbilder sind neue Verfahren im Versuchswesen, die von der Planung bis zur Auswertung die Versuchsgeometrien benötigen. Im Büro fließen die Daten aus mehreren Systemen in einem GIS zusammen und werden angereichert, in weitere Datenbanken übernommen und für Visualisierungen genutzt. Open Source Werkzeuge wie QGIS in Kombination mit QField und seiner Anbindung weiterer GIS oder die GDAL Werkzeuge werden an zentralen Stellen eingesetzt und zeigen ihre Stärke in der Anpassbarkeit an die Bedürfnisse. Eigene Entwicklungen zur Automatisierung von Teilschritten können mit grafischen Hilfsmitteln oder Skripten umgesetzt werden. Wir zeigen die aktuellen Datenflüsse und Schnittstellen, die für die Szenarien verwendet werden, und präsentieren Ideen, wie man diese im Sinne einer modernen Digitalisierung zukünftig noch verbessern kann. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/WQHRLX/

Das GIS Komponenten Framework MapComponents wurde Ende 2021 als Open Source Projekt auf Github veröffentlicht. In den letzten Monaten hat sich viel getan. Neben einer Vielzahl neuer Konponenten mit spannenden Funktionen wurden bereits erste Projekte mit MapComponents umgesetzt. Der Vortrag stellt das Projekt und die aktuellsten Entwicklungen und Features vor. Außerdem gibt er einen Ausblick auf die Backend-Komponenten, die mit Python umgesetzt werden. MapComponents ist die Plattform zum Aufbau innovativer, schlanker Geo-IT-Lösungen mit aktueller Web- und GIS-Technologie. Anwendungen werden auf Desktop-Systemen als klassische Browserlösung betrieben uns lassen sich auf mobilen Geräten als Progressive Web Apps installieren. Ein Katalog von erprobten Komponenten ermöglicht genauere Aufwandsschätzungen und sorgt für einen schnelleren Projektstart als bei einer Entwicklung „auf der grünen Wiese“. Die Komponenten sind anpassbar, aber auch komplett austauschbar: Insbesondere die Backend-Komponenten können durch bereits auf Kundenseite bestehende Schnittstellen ausgetauscht werden, so dass eine nahtlose Integrierbarkeit in bestehende Systemlandschaften möglich ist. Einzelne Teile, die für die Kartenanwendung benötigt werden, stehen als Baukastensystem zur Verfügung. Alle Komponenten sind unabhängig voneinander lauffähig. So kann immer das gewählt werden, was im konkreten Fall notwendig ist, alles andere muss nicht als unnötiger Ballast mitgeschleppt werden. Mit MapComponents erstellte Anwendung bleibt so außergewöhnlich schlank und flexibel. Das „Paket“ MapComponents besteht aus Spezifikationen („Programmiervorgaben“), Schnittstellen und einzelnen Komponenten mit geringem Funktionsumfang. Die Frontend-Komponenten verwenden React und TypeScript, als Kartenclient kommt MapLibre zum Einsatz. Backend-Komponenten verwenden Python. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/ZR8J8R/

Der Regionalverband Ruhr (RVR) möchte seinen Mitgliedern den Gebäudebestand im Verbandsgebiet bereitstellen. Die mundialis GmbH & Co. KG entwickelte im Auftrag des RVR ein Verfahren zur möglichst automatisierten Gebäudedetektion und Veränderungen im Raum. Es wurde ein Workflow unter Einsatz der Software GRASS GIS (Linux-Ubuntu-Distribution) entwickelt. Das Ergebnis ist ein Vektordatensatz, der u. a. auch Informationen zur Anzahl der Stockwerke des erkannten Gebäudes beinhaltet. Der Regionalverband Ruhr (RVR) mit Sitz in Essen ist der Zusammenschluss der elf kreisfreien Städte und vier Kreise des Ruhrgebietes bzw. der Metropole Ruhr (ca. 4.500 km2). Im Zentrum des gesetzlichen Auftrags des RVR steht das Wohl der Metropole Ruhr. Dabei fungiert der RVR als Netzwerker, Koordinator, Impulsgeber, Dienstleister oder Projektträger. In seiner Tätigkeit als Dienstleister möchte der RVR seinen Mitgliedern eine Datenbasis zum Gebäudebestand im Verbandsgebiet bereitstellen. Ziel ist es, den Gebäudebestand möglichst aktuell zu halten und jährlich zu berechnen. Dieser soll dann den Kommunen im Verbandsgebiet als Eingangsdatensatz für diverse Projekte dienen. Derzeit wird das Tool hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit weiterentwickelt. Die Gebäudedetektion wird überwiegend mit Hilfe des open-source verfügbaren Geographischen Informationssystems (GIS) GRASS GIS (Geographic Resources Analysis Support System) durchgeführt. Die Installation erfolgt in einer Linux-Ubuntu-Distribution. Sämtliche Daten, die in GRASS GIS genutzt werden, liegen in einer GRASS-Datenbank (grassdb) in GRASS-spezifischen Formaten. Als Eingangsdaten werden Digitale Orthophotos (DOP) und 2,5D-Punktwolken aus den jährlichen RVR-Luftbildbefliegungen, Flächennutzungsdaten (FNK) des zu untersuchenden Jahres sowie bei Bedarf Referenzdaten – beispielsweise ALKIS-Gebäudedaten – genutzt. Bei beiden Luftbilddatensätzen liegen jeweils ein roter, ein grüner, ein blauer Kanal sowie ein Kanal im Bereich des nahen Infrarots (RGBI) vor. Für die Verarbeitung dieser Daten müssen vorab einmalig unter anderem die von der mundialis GmbH & Co. KG entwickelten GRASS-Addons r.import.dgm_nrw, r.import.ndom_nrw, r.extract.buildings und v.cd.buildings installiert werden. Im ersten Schritt werden alle DOP-Kacheln zu einer gemeinsamen GeoTIFF-Datei mit 0,5 Metern räumlicher Auflösung zusammengefügt. Im nächsten Schritt werden die 2,5D-Punktwolken in GRASS GIS importiert und daraus ein Digitales Oberflächenmodell (DOM) im Rasterformat gerechnet, ebenfalls mit einer räumlichen Auflösung von 0,5 Metern. Anschließend werden die übrigen Vektordatensätze FNK und ALKIS-Referenz in GRASS importiert. Die vier Kanäle des DOP-Mosaiks (RGBI) werden als einzelne Rasterkarten angezeigt. Die Gebäudedetektion stützt sich vor allem auf Höhendaten und Werte des Vegetationsindex Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Der NDVI wird auf Basis des roten und des infraroten Kanals des DOP-Mosaiks berechnet. Mit Hilfe des erzeugten DOM-Mosaiks wird für die Berechnung der relativen Oberflächenhöhen ein normalisiertes Digitales Oberflächenmodell (nDOM) erstellt. Dabei bezieht das Tool r.import.dgm_nrw automatisch die benötigten Kacheln des Digitalen Geländemodells (DGM) Nordrhein-Westfalens, zur Verfügung gestellt von Geobasis NRW, mit einer Gitterweite von einem Meter für die Berechnung. Die Gebäudedetektion erfolgt schließlich regelbasiert. Dabei extrahiert das Tool r.extract.buildings potenzielle Gebäude im Vektorformat anhand ihrer Höhe im nDOM sowie auf Basis des NDVI-Wertes. Gebäude werden dabei von Vegetation anhand eines NDVI-Schwellenwerts unterschieden. Das Ergebnis ist ein Vektordatensatz, der sowohl Spalten zu nDOM-Statistiken als auch eine Spalte mit der geschätzten Etagenzahl beinhaltet, ausgehend von einer durchschnittlichen Etagenhöhe von drei Metern. Final kann bei Bedarf der Datensatz mit den identifizierten Gebäuden mit einem Referenzdatensatz im Vektorformat – zum Beispiel ALKIS-Daten – verglichen werden. Das Tool erzeugt dabei einen Vektordatensatz, der die Flächen beinhaltet, die entweder nur im Ergebnis oder nur im Referenzdatensatz vorliegen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/ZY9RXM/

Der Vortrag stellt den Funktionsumfang, sowie die technische Umsetzung der TopDeutschland 2.0 vor. Die TopDeutschland ist eine Anwendung, welche auf Basis von QGIS ohne weitere Installation gestartet werden kann. Sie enthält deutschlandweite Geobasisdaten für den Offline-Zugriff, wobei MapProxy zur performanten Darstellung von Rasterdaten verwendet wird. Die Entwicklung der Anwendung ist eine Zusammenarbeit zwischen dem BKG, der WhereGroup sowie der norBIT GmbH. Die TopDeutschland ist bereits seit 2017 ein offizielles Produkt des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG), welches ein portables GIS – auf Basis von QGIS – inklusive einiger ausgewählter Geobasisdaten umfasst. Die aktuelle Version der Anwendung, TopDeutschland 2.0, kann direkt ohne weitere Installation gestartet und die bisher eingebundenen deutschlandweiten Geobasisdaten können performant angezeigt werden. Darüber hinaus stehen z.B. eine Offline-Adresssuche und eine Online-Aktualisierungsmöglichkeit der Datenbestände zur Verfügung, welche über die offiziellen BKG-Webdienste eine Komplett- und Teilaktualisierung der einzelnen Datensätze ermöglicht. Da die Anwendungsfälle der TopDeutschland in den jeweiligen Bundesbehörden sehr unterschiedlich sind, wurde ein agiler Projektmanagementansatz gewählt. Die Basisversion ermöglicht eine performante Darstellung der Offline-Geobasisdaten auf Grundlage der aktuellen QGIS-LTR-Version. Die Anwendung wird über den einen Launcher gestartet. Dort kann der/die Nutzer/-in zwischen unterschiedlichen vordefinierten QGIS Profilen wählen. Das Light-Profil ist anfängerfreundlich und eignet sich daher gut für Nutzer/-innen, welche zuvor noch nicht oder wenig mit QGIS gearbeitet haben. Das Expert-Profil richtet sich an erfahrene Nutzer/-innen und enthält komplexere Funktionalitäten und verschiedene, zum Teil angepasste Plugins. Auf Grundlage der Basisversion sollen dann weitere Module entwickelt werden, wobei die Nutzer/-innen über Bedarfsabfragen aktiv in diesen Prozess eingebunden werden. Die Vollversion der TopDeutschland 2.0 und die aktuellen, speziell aufbereiteten Geobasisdaten werden künftig vom BKG auf Festplatten bereitgestellt. Darüber hinaus wird eine offene Variante der TopDeutschland 2.0 angestrebt, welche zum Download zur Verfügung stehen soll. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/S8BCRG/

PostgreSQL bildet mit seiner räumlichen Erweiterung PostGIS die Grundlage für viele Webkarten und eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von großen Datensätzen und damit für die Generalisierung. Anhand von OpenStreetMap-Daten sollen Ansätze für das Zusammenfassen und Vereinfachen von Flächengeometrien, zum Ausdünnen von Straßennetzwerken sowie die Verdrängung von Objekten vorgestellt werden. PostgreSQL bildet mit seiner räumlichen Erweiterung PostGIS die Grundlage für viele Webkarten und eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von großen Datensätzen und damit für die Generalisierung. Anhand von OpenStreetMap-Daten sollen Ansätze für das Zusammenfassen und Vereinfachen von gleichartigen Flächengeometrien demonstriert werden. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf einer performanten Implementierung. Des Weiteren wird in einem Beispiel gezeigt, wie sich Straßennetzwerke ausdünnen lassen, in dem nach diese als Graphen betrachtet. Ein letztes Beispiel soll die Möglichkeiten zur Verdrängung von Objekten zeigen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/KNLSJN/

GeoStyler ist eine Open Source JavaScript-Bibliothek zum Konvertieren zwischen Styling-Formaten und zur einfachen Erstellung von modernen Web-Oberflächen zum kartographischen Stylen von Geodaten. In diesem Vortrag werden die jüngsten Entwicklungen aus dem Projekt vorgestellt. Viele Projekte wie QGIS und OpenLayers besitzen ihre eigenen Lösungen zur kartographischen Ausgestaltung von Geodaten. Existieren im Rahmen der verwendeten Werkzeugkette unterschiedliche Tools, zwischen denen Formate nicht ausgetauscht werden können oder nach dem Austausch eines Werkzeugs zur Stilverwaltung im Stack nicht mehr anwendbar sind, kann es zu Problemen kommen, deren Behebung meist sehr zeitaufwändig werden kann. Vor diesem Hintergrund stellt das OSGeo-Community-Projekt GeoStyler eine Reihe von Parser-Bibliotheken zur Konvertierung zwischen verschiedenen Styling-Formaten bereit. Diese Tools können dabei entweder über die JavaScript API in bestehende Projekte eingebunden oder z.B. direkt über die GeoStyler Kommandozeilenschnittstelle oder auch die HTTP basierte REST-API für eine automatisierte Stilkonvertierung einer beliebigen Anzahl von unterstützten Stildateien genutzt werden. Neben diesen Tools stellt GeoStyler eine anpassbare webbasierte Benutzeroberfläche zum komfortablen Erstellen und Bearbeiten von Kartenstilen bereit, die entweder Standalone genutzt oder z.B. in ein existierendes WebGIS integriert werden kann. Aktuell unterstützt GeoStyler die folgenden Stilformate: - OGC SLD - OpenLayers Styles - Mapfiles - QML - Mapbox Styles Im Rahmen dieses Vortrags stellen wir den aktuellen Projektstatus vor und zeigen, wie sich GeoStyler seit dem letzten Vortrag auf der FOSSGIS 2020 entwickelt hat. Hierzu zählen insbesondere eine aktualisierte und einfacher zu bedienende Nutzeroberfläche sowie die Unterstützung von Ausdrücken in Stilen. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/XSLHZV/

Seit einiger Zeit wird in Politik, Planung und Gesellschaft verstärkt die Frage diskutiert, wie Mobilität (in Deutschland) in Zukunft gedacht werden kann. Auf der Grundlage von OSM- und anderen frei verfügbaren Geodaten präsentieren wir eine explorative ortsbezogene Geomodellierung und -analyse, um verschiedene Perspektiven auf Mobilität im Kontext der Mobilitätswende zu ergründen, die über traditionelle GISysteme hinausgehen. Mobilitätsanalysen werden derzeit überwiegend und sehr erfolgreich in traditionellen GISystemen durchgeführt. Bestimmte Anwendungsfälle (z.B. zu Fragen individueller Präferenzen und Akzeptanz) können dort aber nur sehr schwer abgebildet werden. Ansätze ortsbasierter (im Sinne von [1]) Geomodellierung (placial GIS z.B. [2]) erlauben einen Vergleich individueller Sichtweisen auf Raum und lassen sich einfach auf Mobilität (im Sinne von [3]) erweitern [4, 5]. In Politik, Planung und Gesellschaft wird seit einiger Zeit zunehmend darüber diskutiert, wie Mobilität (in Deutschland) in Zukunft gedacht werden kann. Dazu wird eine Reihe alternativer Konzepte erprobt, wie z.B. mobility as a service [6], shared mobility [7] und vernetzte Mobilität [8]. Wir untersuchen auf Basis von OSM- und anderen frei zugänglichen Geodaten, welchen Mobilitätsformen in aktuellen Georepräsentationen bereits berücksichtigt oder sogar begünstigt sind. Mittels explorativer, orts- und textbasierter Geoanalysen beleuchten wir die Daten dazu aus verschiedenen Perspektiven und diskutieren mögliche Ergänzungen im Kontext der Mobilitätswende, um zukünftige Geo-Services besser unterstützen zu können. [1] Tuan, Y. F. (1979). Space and place: humanistic perspective. In Philosophy in geography (pp. 387-427). Springer, Dordrecht. [2] Mai, G., Janowicz, K., Cai, L., Zhu, R., Regalia, B., Yan, B., ... & Lao, N. (2020). SE‐KGE: A location‐aware knowledge graph embedding model for geographic question answering and spatial semantic lifting. Transactions in GIS, 24(3), 623-655. [3] Cresswell, T. (2006). On the move: Mobility in the modern western world. Routledge, NewYork. [4] Hu, Y., Janowicz, K., Carral, D., Scheider, S., Kuhn, W., Berg-Cross, G., ... & Kolas, D. (2013, September). A geo-ontology design pattern for semantic trajectories. In International conference on spatial information theory (pp. 438-456). Springer, Cham. [5] Kremer, D. (2018). Rekonstruktion von Orten als sozialem Phänomen: Geoinformatische Analyse semantisch annotierter Verhaltensdaten. University of Bamberg Press. [6] Wernisch, F. (2020). Trends urbaner Mobilität. Hat" Mobility as a Service" genügend Potential eine Mobilitätswende auszulösen? (Diplomarbeit) [7] Machado, C. A. S., de Salles Hue, N. P. M., Berssaneti, F. T., & Quintanilha, J. A. (2018). An overview of shared mobility. Sustainability, 10(12), 4342. [8] Kagermann, H. (2017). Die Mobilitätswende: Die Zukunft der Mobilität ist elektrisch, vernetzt und automatisiert. In CSR und Digitalisierung (pp. 357-371). Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/DKRZZA/

Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. Spontan eingereichte Lightning Talks. Jeder kann einen Vortrag halten, Registrierung erfolgt an einer entsprechenden Pinnwand im Foyer. about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/V9PXHR/

Leaflet ist eine der meistbenutzten und beliebtesten Bibliotheken um Webmaps zu erstellen. In diesem Vortrag lernen Sie warum. Leaflet ist eine der meistbenutzten und beliebtesten Bibliotheken um Webmaps zu erstellen. Aber wieso? Ganz einfach: weil Leaflet einfach zu benutzen ist, immer ohne Komplexität auskommt und trotzdem alle Funktionalitäten bereitstellt die in jeder Webmap gebraucht werden. In diesem Vortrag lernen Sie was Leaflet ist, was Sie lernen müssen bevor Sie mit Leaflet anfangen und vor allem wie Sie eine einfache Karte erstellen. Ja, das geht alles in nicht mal 20 Minuten! about this event: https://pretalx.com/fossgis2023/talk/EHZ98R/